cat("\f")
rm(list=ls())
options(scipen = 999)

library(dplyr) #adattáblákkal való műveletekhez

full_df <- matrix(ncol = 4, nrow = 0) #létrehozok egy üres df-t, amibe majd az összes adatot teszem
full_df <- full_df %>% data.frame() 
names(full_df) <- c("R", "G", "B", "pic") #átalakítom a neveit

#Egy loopban betöltöm az összes csv-t a 

for (i in 1:360) { 
  
  df <- read.csv(paste0("data/pictures/", i ,".csv")) %>% select(-X) #betöltöm az aktuális csv-t
  
  full_df <- rbind(full_df, df) #hozzáillesztem a teljes df-hez
  
  print(i)
}

saveRDS(full_df, "data/full_df.RDS") #elmentem a teljes df -t
rm(list = ls())
df <- readRDS("data/full_df.RDS") #betöltöm újra a teljes df-t

#ez a mutate funkció kiszámolja az adott pixel színeinek ezklideszi távolságát a fehértől:

df <- df %>% mutate(wdist = (R - 255)**2 + (G - 255)**2 + (B - 255)**2)


sum(df$wdist == 0) #vannak fehér pixelek
sum(df$wdist == (255**2)*3) #nincsenek teljesen fekete pixelekt


summary <- df %>% group_by(pic) %>% summarise(n = n())

unique(summary$n) #nem mindegyik kép ugyanannyi pixelből áll

#újra elmentem a kibővített táblát:

saveRDS(df, "data/full_df.RDS")
